package com.zs.letcode.tencent;

/**
 * 寻找两个正序数组的中位数
 * 给定两个大小分别为 m 和 n 的正序（从小到大）数组nums1 和nums2。请你找出并返回这两个正序数组的 中位数 。
 * <p>
 * 示例 1：
 * <p>
 * 输入：nums1 = [1,3], nums2 = [2]
 * 输出：2.00000
 * 解释：合并数组 = [1,2,3] ，中位数 2
 * 示例 2：
 * <p>
 * 输入：nums1 = [1,2], nums2 = [3,4]
 * 输出：2.50000
 * 解释：合并数组 = [1,2,3,4] ，中位数 (2 + 3) / 2 = 2.5
 * 示例 3：
 * <p>
 * 输入：nums1 = [0,0], nums2 = [0,0]
 * 输出：0.00000
 * 示例 4：
 * <p>
 * 输入：nums1 = [], nums2 = [1]
 * 输出：1.00000
 * 示例 5：
 * <p>
 * 输入：nums1 = [2], nums2 = []
 * 输出：2.00000
 * <p>
 * 提示：
 * <p>
 * nums1.length == m
 * nums2.length == n
 * 0 <= m <= 1000
 * 0 <= n <= 1000
 * 1 <= m + n <= 2000
 * -106 <= nums1[i], nums2[i] <= 106
 * <p>
 * 进阶：你能设计一个时间复杂度为 O(log (m+n)) 的算法解决此问题吗？
 * <p>
 * 相关标签
 * 数组
 * 二分查找
 * 分治
 * <p>
 * 作者：力扣 (LeetCode)
 * 链接：https://leetcode-cn.com/leetbook/read/tencent/xx6c46/
 * 来源：力扣（LeetCode）
 * 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
 *
 * @author madison
 * @description
 * @date 2021/7/5 10:10
 */
public class Chapter2 {
    public static void main(String[] args) {

    }

    private static class Solution {

        public double findMedianSortedArrays0(int[] nums1, int[] nums2) {
            int length1 = nums1.length, length2 = nums2.length;
            int index1 = 0, index2 = 0;
            int left = 0, right = 0;
            int index = -1, tem;
            while (index1 < length1 || index2 < length2) {
                //分为3种情况
                //1.len1到头，len2没到头
                if (index1 > length1 - 1 && index2 < length2) {
                    index++;
                    if (index == ((length1 + length2) / 2 - 1)) {
                        left = nums2[index2++];
                    } else if (index == (length1 + length2) / 2) {
                        right = nums2[index2++];
                    } else {
                        index2++;
                    }
                }// 2.1反之
                else if (index1 < length1 && index2 > length2 - 1) {
                    index++;
                    if (index == ((length1 + length2) / 2 - 1)) {
                        left = nums1[index1++];
                    } else if (index == (length1 + length2) / 2) {
                        right = nums1[index1++];
                    } else {
                        index1++;
                    }
                } else if (index1 < length1 && index2 < length2) {
                    tem = nums1[index1] < nums2[index2] ? nums1[index1++] : nums2[index2++];
                    index++;
                    if (index == ((length1 + length2) / 2 - 1)) left = tem;
                    else if (index == (length1 + length2) / 2) right = tem;
                }
                if (index > (length1 + length2) / 2) break;
            }
            return (length1 + length2) % 2 == 0 ? (left + right) / 2.0 : right * 1.0;
        }

        /**
         * 方法一：二分查找
         */
        public double findMedianSortedArrays(int[] nums1, int[] nums2) {
            int length1 = nums1.length, length2 = nums2.length;
            int totalLength = length1 + length2;
            if (totalLength % 2 == 1) {
                int midIndex = totalLength / 2;
                double median = getKthElement(nums1, nums2, midIndex + 1);
                return median;
            } else {
                int midIndex1 = totalLength / 2 - 1, midIndex2 = totalLength / 2;
                double median = (getKthElement(nums1, nums2, midIndex1 + 1) + getKthElement(nums1, nums2, midIndex2 + 1)) / 2;
                return median;
            }
        }

        private double getKthElement(int[] nums1, int[] nums2, int k) {
            /* 主要思路：要找到第 k (k>1) 小的元素，那么就取 pivot1 = nums1[k/2-1] 和 pivot2 = nums2[k/2-1] 进行比较
             * 这里的 "/" 表示整除
             * nums1 中小于等于 pivot1 的元素有 nums1[0 .. k/2-2] 共计 k/2-1 个
             * nums2 中小于等于 pivot2 的元素有 nums2[0 .. k/2-2] 共计 k/2-1 个
             * 取 pivot = min(pivot1, pivot2)，两个数组中小于等于 pivot 的元素共计不会超过 (k/2-1) + (k/2-1) <= k-2 个
             * 这样 pivot 本身最大也只能是第 k-1 小的元素
             * 如果 pivot = pivot1，那么 nums1[0 .. k/2-1] 都不可能是第 k 小的元素。把这些元素全部 "删除"，剩下的作为新的 nums1 数组
             * 如果 pivot = pivot2，那么 nums2[0 .. k/2-1] 都不可能是第 k 小的元素。把这些元素全部 "删除"，剩下的作为新的 nums2 数组
             * 由于我们 "删除" 了一些元素（这些元素都比第 k 小的元素要小），因此需要修改 k 的值，减去删除的数的个数
             */
            int length1 = nums1.length, length2 = nums2.length;
            int index1 = 0, index2 = 0;
            int kthElement = 0;
            while (true) {
                // 边界情况
                if (index1 == length1) {
                    return nums2[index2 + k - 1];
                }
                if (index2 == length2) {
                    return nums1[index1 + k - 1];
                }
                if (k == 1) {
                    return Math.min(nums1[index1], nums2[index2]);
                }
                // 正常情况
                int half = k / 2;
                int newIndex1 = Math.min(index1 + half, length1) - 1;
                int newIndex2 = Math.min(index2 + half, length2) - 1;
                int pivot1 = nums1[newIndex1], pivot2 = nums2[newIndex2];
                if (pivot1 <= pivot2) {
                    k -= (newIndex1 - index1 + 1);
                } else {
                    k -= (newIndex1 - index2 + 1);
                    index2 = newIndex2 + 1;
                }
            }
        }

        /**
         * 方法二：划分数组
         */
        public double findMedianSortedArrays1(int[] nums1, int[] nums2) {
            if (nums1.length > nums2.length) {
                return findMedianSortedArrays1(nums2, nums1);
            }
            int m = nums1.length, n = nums2.length;
            int left = 0, right = m;
            // median1：前一部分的最大值
            // median2：后一部分的最小值
            int median1 = 0, median2 = 0;
            while (left <= right) {
                // 前一部分包含 nums1[0 .. i-1] 和 nums2[0 .. j-1]
                // 后一部分包含 nums1[i .. m-1] 和 nums2[j .. n-1]
                int i = (left + right) / 2;
                int j = (m + n + 1) / 2 - i;
                // nums_im1, nums_i, nums_jm1, nums_j 分别表示 nums1[i-1], nums1[i], nums2[j-1], nums2[j]
                int nums_im1 = (i == 0 ? Integer.MIN_VALUE : nums1[i - 1]);
                int nums_i = (i == m ? Integer.MAX_VALUE : nums1[i]);
                int nums_jm1 = (i == 0 ? Integer.MIN_VALUE : nums2[j - 1]);
                int nums_j = (i == m ? Integer.MAX_VALUE : nums2[j]);
                if (nums_im1 <= nums_i) {
                    median1 = Math.max(nums_im1, nums_jm1);
                    median2 = Math.min(nums_i, nums_j);
                    left = i + 1;
                } else {
                    right = i - 1;
                }
            }
            return (m + n) % 2 == 0 ? (median1 + median2) / 2.0 : median1;
        }
    }
}
